Formation Machine Learning: de la Preuve de Concept à l'Industrialisation
Maîtrisez le Machine Learning, du prototype à la production. Apprenez le déploiement. Optimisez les modèles. Une formation Réf. PYD pour experts. Gagnez en efficacité et pertinence. Transformez vos données. Assurez un fonctionnement optimal. Développez des solutions d'IA robustes. Pour un impact business maximal.
Concevoir l'architecture de déploiement de modèles Machine Learning
Industrialiser des modèles Machine Learning pour une production efficace
Superviser et maintenir les systèmes Machine Learning en production
Optimiser la performance et la fiabilité des modèles Machine Learning
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction au Machine Learning et Cycle de Vie MLOps
—Définition du Machine Learning et ses applications
—Comprendre le cycle de vie d'un projet ML (MLOps)
—Vue d'ensemble des différentes phases : POC, développement, production
02
Exploration et Préparation des Données pour le ML
—Techniques d'exploration des données (EDA)
—Gestion des valeurs manquantes et anomalies
—Nettoyage et transformation des features (feature engineering)
03
Principes Fondamentaux des Modèles de Machine Learning
—Rappels des algorithmes classiques (régression, classification, clustering)
—Comprendre les concepts de surapprentissage et sous-apprentissage
—Métriques d'évaluation pertinentes selon le type de modèle
04
Construction du Prototype (POC) et Choix Stratégique
—Sélection de l'algorithme initial et justification
—Préparation de l'environnement de développement du POC
—Évaluation rapide et validation de l'idée de base
05
Industrialisation du Développement : Pipelines ML
—Introduction aux pipelines de données et de modèles
—Utilisation d'outils comme Scikit-learn Pipelines ou MLflow
—Structuration du code pour un développement reproductible
06
Tracking d'Expériences et Gestion des Modèles
—Enregistrement des expériences et des hyperparamètres
—Versioning des modèles et des datasets
—Outils de tracking : MLflow, Weights & Biases
07
Conteneurisation de Modèles : Docker et Ordonnanceurs
—Principes de la conteneurisation avec Docker
—Création d'images Docker pour les modèles ML
—Introduction aux orchestrateurs : Kubernetes (concepts de base)
08
Déploiement de Modèles en Production : API
—Création d'APIs pour l'inférence de modèles (Ex: Flask, FastAPI)
—Exposition des points d'accès des modèles
—Considérations de sécurité pour les APIs de ML
09
Surveillance et Monitoring des Modèles en Production
—Suivi des performances des modèles après déploiement
—Détection de la dérive des données et du concept (data/concept drift)
—Alerting et tableaux de bord de monitoring
10
Mise à Jour et Ré-entraînement Continu des Modèles
—Évaluer les performances des modèles avec des métriques pertinentes
—Mettre en place un processus de collecte de données en continu
—Automatiser le ré-entraînement des modèles avec des pipelines CI/CD
—Définir des seuils de performance pour déclencher des mises à jour
—Documenter les changements et impacts des ré-entraînements réguliers
11
Scalabilité et Performances des Systèmes ML
—Optimisation des performances d'inférence
—Utilisation de services cloud pour la scalabilité (Ex: AWS SageMaker, Azure ML)
—Gestion de grandes volumétries de données et requêtes
12
Robustesse, Éthique et Cas d'Usage Avancés
—Introduction à l'explicabilité et interprétabilité des modèles (XAI)
—Considérations éthiques et biais dans l'IA
—Retours d'expérience et défis de l'IA en production
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de concevoir l'architecture de déploiement de modèles Machine Learning. Ce module vous permettra de comprendre les étapes nécessaires pour transformer un prototype en un modèle opérationnel, en intégrant les meilleures pratiques d'industrialisation. En vous familiarisant avec ces concepts, vous serez mieux préparé à relever les défis associés à l'intégration de l'IA dans des environnements de production.
Un défi fréquent pour les apprenants est de passer d'une preuve de concept à une solution industrialisée. Beaucoup se concentrent uniquement sur le développement initial, négligeant les considérations d'évolutivité, de maintenance et de supervision. Cette formation vous aide à éviter ces erreurs courantes en vous guidant à travers le cycle de vie complet des modèles Machine Learning, en mettant l'accent sur l'importance d'une approche systématique et structurée.
Ce qui distingue cette formation des autres est son approche pratique et intégrative. En combinant théorie et applications concrètes, nous vous offrons une compréhension approfondie des pipelines ML et du tracking d'expériences. Vous apprendrez non seulement à créer des prototypes, mais également à les industrialiser efficacement, ce qui est essentiel pour assurer la performance et la fiabilité des modèles en production.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de vous préparer en réfléchissant aux défis spécifiques que vous rencontrez dans votre travail. Apportez des exemples concrets de projets sur lesquels vous avez travaillé, car cela facilitera les échanges et les mises en pratique. Soyez ouvert aux retours et aux discussions, car c'est dans l'échange que vous maximiserez votre apprentissage et renforcerez vos compétences en Machine Learning.
Pourquoi choisir cette formation en langages et développement
🎯
Approche Pratique et Concrète
Cette formation permet de construire un prototype (POC) concret, garantissant une compréhension approfondie des défis réels du Machine Learning.
🔧
Industrialisation des Modèles
Apprenez à industrialiser vos modèles ML grâce à des pipelines robustes, assurant une production efficace et pérenne.
📊
Supervision et Maintenance
Découvrez des techniques avancées pour superviser et maintenir les systèmes ML en production, minimisant ainsi les temps d'arrêt.
🚀
Optimisation de la Performance
Approfondissez vos compétences en optimisant la performance et la fiabilité des modèles, élément clé pour des applications réussies.
🛠️
Cycle de Vie MLOps
Acquérez une vision complète du cycle de vie MLOps, essentielle pour naviguer entre la théorie et la mise en œuvre pratique.
📈
Exploration des Données
Maîtrisez les techniques d'exploration et de préparation des données pour le ML, garantissant des bases solides pour vos projets.
Compétences acquises
Concevoir l'architecture de déploiement ML
Établir les architectures techniques et les pipelines MLOps nécessaires à l'industrialisation et à la mise en production de modèles de Machine Learning robustes et répondant aux besoins métier, de la preuve de concept au déploiement continu.
Industrialiser des modèles ML
Appliquer les meilleures pratiques et outils (conteneurisation, APIs) pour empaqueter, exposer et intégrer efficacement des modèles de Machine Learning dans des systèmes de production, garantissant leur accessibilité et leur performance.
Superviser et maintenir les systèmes ML en production
Mettre en place et gérer des mécanismes de monitoring, de surveillance de la performance et de détection de dérive pour assurer le bon fonctionnement, la pertinence et la mise à jour continue des modèles de Machine Learning déployés.
Optimiser la performance et la fiabilité des modèles
Anticiper et résoudre les problématiques de performance, de scalabilité et de robustesse des applications basées sur le Machine Learning afin d'assurer un impact business maximal et une haute disponibilité.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Data Scientists expérimentés
Ingénieurs MLOps
Développeurs IA / ML
Chefs de projet IA
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cette formation est conçue pour les experts en langages de programmation et développement.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue des exercices pratiques et des projets
Feedback régulier et ajustement de l'apprentissage en fonction des besoins
Évaluation finale par la réalisation d'un projet Machine Learning complet
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après la formation, il a intégré un modèle de Machine Learning dans le processus de production, améliorant ainsi l'efficacité des prévisions. »
« Elle a mis en place des pipelines de données pour automatiser l'entraînement des modèles, réduisant le temps de traitement de moitié. »
Questions fréquentes
* Solides bases en Machine Learning (concepts, algorithmes usuels).
* Maîtrise d'un langage de programmation (Python idéalement).
* Connaissances des outils de Data Science (ex: Pandas, Scikit-learn).
* Familiarité avec les concepts de développement logiciel (GIT, CI/CD est un plus).
* Ordinateur portable avec accès administrateur.
* Connexion internet stable.
* Environnement de développement Python (Anaconda/Miniconda recommandé).
* Les outils spécifiques (Librairies ML, Docker) seront précisés en début de formation et guidés si besoin.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Nous utilisons les outils et technologies les plus récents et les plus couramment utilisés dans le domaine du Machine Learning, tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn.
Non, cette formation est conçue pour les experts en langages de programmation et développement. Si vous êtes débutant, nous vous recommandons de suivre notre formation de base sur le Machine Learning avant de suivre cette formation.
L'objectif final de cette formation est de vous permettre de concevoir, d'industrialiser et de superviser des systèmes Machine Learning en production, et d'optimiser la performance et la fiabilité des modèles.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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